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Análisis bayesiano
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Modelación de datos composicionales vía mezclas de distribuciones Gamma multivariadas
Beschreibung: En este trabajo se revisa la naturaleza de las variables composicionales, es decir, variables multivariadas donde la suma de sus componentes debe cumplir con la restricción de ser una constante, además se puntualizan los retos para especificar modelos que describan adecuadamente sus comportamientos. Se propone un análisis Bayesiano basado en... Fach: Métodos de simulación, Mathematical statistics, Mathematical models, Simulation methods, Estadística matemática, Bayesian statistical decision theory, Modelos matemáticos, and Teoría bayesiana de decisiones estadística Schöpfer: Ramos Gordillo, Mariana Paola Mitwirkender: Núñez Antonio, Gabriel Herausgeber: Universidad Autónoma Metropolitana Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales Sprache: spa Año de publicación: 2020 Rechte: Acceso Abierto Lizenz: Atribucion-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis Identifikator: https://doi.org/10.24275/uami.sf268537s -
Análisis bayesiano de modelos lineales para datos direccionales considerando la distribución normal bajo proyección
Beschreibung: Aún más, cuando el objetivo es modelar datos con una estructura de dependencia, relativamente poco trabajo se ha realizado y, los modelos más comúnmente empleados en este caso son los modelos tipo von Mises y los modelos wrapped. Sin embargo, el análisis y la aplicabilidad de este tipo de modelos... Fach: Linear models (Statistics), Circular data, Modelos lineales, and Datos circulares Schöpfer: Núñez Antonio, Gabriel Mitwirkender: Castillo Morales, Alberto, Mendoza Ramírez, Manuel, Pérez Salvador, Blanca Rosa, Escarela Pérez, Gabriel, Gutiérrez Peña, Eduardo, and Bowater, Russell James Herausgeber: Universidad Autónoma Metropolitana Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas Sprache: spa Año de publicación: 2010 Rechte: Acceso Abierto Lizenz: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis Identifikator: https://doi.org/10.24275/uami.2b88qc25f